AI pode identificar pessoas que fazem uso indevido de álcool

• Os pesquisadores usaram métodos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para reconhecer usuários abusivos de álcool a partir de anotações médicas em registros eletrônicos de saúde.
• Em 78% dos casos, a IA foi capaz de distinguir entre pacientes traumáticos que usaram álcool e aqueles que não o fizeram.

Até 10% das mortes nos Estados Unidos acontecem devido ao uso indevido de álcool, e essa taxa de uso indevido aumentou 9% entre 2002 e 2012. Na verdade, 1 em cada 3 pacientes com traumas fez uso indevido de álcool.

Estudos anteriores provaram que cada lesão traumática oferece uma oportunidade para um momento de aprendizado. Os programas SBIRT (abreviação de Triagem, Intervenção Breve e Referência para Tratamento) em centros de trauma demonstraram diminuir o consumo de álcool e reduzir a recorrência de lesões em quase 50%.

Agora, pesquisadores do Loyola University Health System demonstraram que a inteligência artificial (IA) pode ser usada para detectar pacientes traumáticos com o uso indevido de álcool. Eles usaram o processamento de linguagem natural (PNL) e métodos de aprendizado de máquina para reconhecer usuários abusivos de álcool a partir de notas médicas em registros eletrônicos de saúde.

Qual é a diferença em relação aos métodos de triagem atuais?

Os métodos de triagem existentes empregam o AUDIT de 10 itens (abreviação de Teste de Identificação de Distúrbios pelo Uso de Álcool); no entanto, esses métodos apresentam várias desvantagens. Requer a criação de novos formulários e procedimentos nos sistemas de registros eletrônicos de saúde.

Às vezes, os pacientes não são muito honestos ao responder a perguntas relacionadas ao uso de álcool, portanto, os resultados dos testes podem não ser totalmente genuínos. Além disso, a contratação de funcionários para implementar e administrar as ferramentas é um processo que consome muitos recursos e muito tempo.

A PNL e os algoritmos de aprendizado de máquina têm sido usados ​​com sucesso na prática clínica e na pesquisa. Mais especificamente, as técnicas de PNL contam com aprendizagem supervisionada que utiliza padrões de referência atuais para prever casos não vistos.

Referência:American Medical Informatics Association Journal | doi:10.1093 / jamia / ocy166 | Loyola University Health System

Junto com a documentação dos provedores, o classificador NPL aproveita relatórios proxy, dados de laboratório, medicação incorporada e notas adicionais de outra equipe médica que são coletadas nas primeiras 24 horas.



Neste estudo, os pesquisadores usaram os dados de 1.422 pacientes adultos internados no centro de trauma Loyola ao longo de três anos e meio. Os dados continham mais de 91.000 anotações em registros eletrônicos de saúde, que incluíam mais de 16.000 conceitos médicos.

Resultados

Eles usaram o Sistema de Extração de Conhecimento e a Análise de Texto clínica para realizar o processamento linguístico das notas. Isso os ajudou a identificar 16 conceitos médicos - incluindo vitamina B1, tiamina, maconha, imagens do fígado e maconha - que indicam o uso indevido de álcool. Em 78% dos casos, a IA foi capaz de distinguir entre pacientes com trauma que usaram álcool e aqueles que não o fizeram.

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No geral, esta IA fornece um processo automatizado para superar as barreiras do paciente e da equipe para programas SBIRT em centros de saúde. Seria acessível para centros de trauma que têm experiência para usar essa técnica.

Os pesquisadores também mencionaram que o software de linguística e a programação de código aberto usados ​​neste estudo seriam gratuitos para todos os usuários.